在Docker中运行Hadoop+Spark集群

在Docker中运行Hadoop+Spark集群

本镜像基于kiwenlau/hadoop:1.0构建，hadoop配置请参考https://github.com/kiwenlau/hadoop-cluster-docker

3节点集群

1、拉取Docker镜像

docker pull miaolegemitong/spark:1.0

2、克隆git仓库

git clone git@github.com:miaolegemitong/spark-docker.git

3. 创建网络

sudo docker network create --driver=bridge hadoop

4. 启动容器

cd spark-docker
sudo ./start-container.sh  <your jars path>

output:

start master container...
start slave1 container...
start slave2 container...
root@hadoop-master:~#

启动了1个master、2个slave的hadoop集群

启动了1个master、3个slave(master机器也作为slave使用）的Spark集群

之后进入hadoop-master容器的/root目录

5. 启动Hadoop

./start-hadoop.sh

6. 运行Hadoop word count

./run-wordcount.sh

output

input file1.txt:
Hello Hadoop

input file2.txt:
Hello Docker

wordcount output:
Docker    1
Hadoop    1
Hello    2

7、启动Spark

./start-spark.sh

任意个数节点的集群

1. 拉取docker镜像，克隆git仓库

重复3节点集群中的1-3步

2. 重新build docker镜像

./resize-cluster.sh 5

指定大于3的参数

脚本将重写不同的slaves文件

3. 启动容器

sudo ./start-container.sh <your jars path> 5

使用和第2步相同的参数

4. 启动Hadoop和Spark集群

和3节点中第5-7步一致